【Gemini Ultra 1.0 VS GPT-4】史上最強LLMの性能を比較したら普通にGPT-4の方がすごかった件 | WEEL
Gemini Ultra 1.0の概要 Gemini Ultra 1.0は、Googleが開発したマルチモーダル生成AI（MLLM）「Gemini」シリーズの最高峰モデルで、現時点で最高クラスの性能を持つマルチモーダル生成AIであることは間違いないです。 そんなGemini Ultra 1.0は、あのGPT-4すら上回る性能を有しているとされ、以下の画像のようにほとんどのベンチマークでGPT-4を上回るスコアを獲得しています。 引用元：https://japan.googleblog.com/2023/12/gemini.html 引用元：https://japan.googleblog.com/2023/12/gemini.html 具体的には、性能比較全32項目のうち30項目で、GPT-4に勝利し、理数&人文で全57科目の問題集「MMLU」では、専門家にも勝利するほどのスコアを獲得して
Python: pytest-benchmark でベンチマークテストを書く - CUBE SUGAR CONTAINER
最近は Python のテストフレームワークとして pytest がデファクトになりつつある。 今回は、そんな pytest のプラグインの一つである pytest-benchmark を使ってベンチマークテストを書いてみることにする。 ここで、ベンチマークテストというのはプログラムの特定部位のパフォーマンスを計測するためのテストを指す。 ベンチマークテストを使うことで、チューニングの成果を定量的に把握したり、加えた変更によって別の場所で性能がデグレードしていないかを確かめることができる。 なお、チューニングする前のボトルネック探しについては別途プロファイラを使うのが良いと思う。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildV
How is ChatGPT's behavior changing over time?
GPT-3.5 and GPT-4 are the two most widely used large language model (LLM) services. However, when and how these models are updated over time is opaque. Here, we evaluate the March 2023 and June 2023 versions of GPT-3.5 and GPT-4 on several diverse tasks: 1) math problems, 2) sensitive/dangerous questions, 3) opinion surveys, 4) multi-hop knowledge-intensive questions, 5) generating code, 6) US Med
GitHub - mshumer/gpt-prompt-engineer
Prompt engineering is kind of like alchemy. There's no clear way to predict what will work best. It's all about experimenting until you find the right prompt. gpt-prompt-engineer is a tool that takes this experimentation to a whole new level. Simply input a description of your task and some test cases, and the system will generate, test, and rank a multitude of prompts to find the ones that perfor
GitHub - openai/evals: Evals is a framework for evaluating LLMs and LLM systems, and an open-source registry of benchmarks.
Evals provide a framework for evaluating large language models (LLMs) or systems built using LLMs. We offer an existing registry of evals to test different dimensions of OpenAI models and the ability to write your own custom evals for use cases you care about. You can also use your data to build private evals which represent the common LLMs patterns in your workflow without exposing any of that da
T5? BERTSUM? 最近の要約言語モデルってどうなってるの？ 最新言語モデルを比較してみた | 株式会社CyberOwl
ROUGEと呼ばれるこの指標は要約の自動評価尺度であり、F1値で表されています。また、値が大きい方が精度が良いことを示しています。 ROUGE-Nスコアは正解ラベルの要訳文のN-gramのうちどれくらい出力文のN-gramが一致しているかを示します。 ROUGE-Lスコアは生成した要約文と正解ラベルの要訳文の中で最も長く一致している文字数はどのくらいかを示します。 ROUGEスコアだけ見るとPEGASUSモデルが優れていますが、実際に人間が見た時にどのように感じるでしょうか。 それでは次のセクションで実際に出力を確認してみましょう！ 比較 CNBCの記事を使って出力される要約文を比較していきます。 TikTok owner ByteDance takes on Tencent after acquiring major mobile gaming studio また、目視で判断するための参
datetime vs Arrow vs Pendulum vs Delorean vs udatetime - aboutsimon.com
The big alternatives to Python datetime all share similar goals. These goals are ease of use, simplicity and intelligent/user friendly API design. Awesome goals and I love those libraries for investing a lot of effort to achieve them. What I wanted to find out was how much impact using libraries like Arrow, Pendulum or Delorean have on the performance of the code you’re writing. Why bother about t
Static webhosting benchmark: AWS, Google, Firebase, Netlify, GitHub & Cloudflare
Static webhosting benchmark: AWS, Google, Firebase, Netlify, GitHub & Cloudflare Static websites are still a hot topic. They are fast, and they're incredibly secure because there isn't a CMS to hack. Once you build a static website, however, the question becomes: Where do I host? In other words: what is the fastest static website hosting provider in 2020? Well, let's find out! I did a similar test
機械学習向けデータ前処理の性能検証（数値データ編）（その１） - Qiita
初版：2020/3/10 著者：高重 聡一, 伊藤 雅博, 株式会社 日立製作所 はじめに この投稿では、機械学習モデルを組み込んだシステム設計を行う際の、データ前処理の設計ノウハウとデータ前処理の性能検証結果について紹介します。 第2回目は、Pythonを用いたデータ前処理における性能向上ノウハウと検証結果について紹介します。 投稿一覧： 1. 機械学習を利用するシステムのデータ前処理について 2. 機械学習向けデータ前処理の性能検証（数値データ編）（その１）(本投稿) 3. 機械学習向けデータ前処理の性能検証（数値データ編）（その２） 性能検証で参照したベンチマーク（BigBench）について 設計ノウハウや性能検証結果の紹介の前に、検証でリファレンスとして参照したベンチマークについて紹介します。今回は、ビッグデータ分析用のベンチマークプログラムの１つであるBigBenchを使用しまし
Announcing google-cloud-bigquery Version 1.17.0: Query Results to DataFrame 31x Faster with Apache Arrow
Announcing google-cloud-bigquery Version 1.17.0: Query Results to DataFrame 31x Faster with Apache Arrow Tim Swast on July 29, 2019; updated September 25, 2019 Upgrade to the latest google-cloud-bigquery and google-cloud-bigquery-storage packages to download query results to a DataFrame 4.5 times faster compared to the same method with version 1.16.0. If you aren't using the BigQuery Storage API y
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GitHub - scrapinghub/article-extraction-benchmark: Article extraction benchmark: dataset and evaluation scripts
h2oGPT
GitHub - chakki-works/seqeval: A Python framework for sequence labeling evaluation(named-entity recognition, pos tagging, etc...)
From zero to semantic search embedding model
GitHub - iai-group/DBpedia-Entity: DBpedia-Entity v2: A Test Collection for Entity Search
RecBole
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